Závery sa mi síce páčia, ale tie dáta… Tie dáta!

Cochrane Reviews sú nezávislým zdrojom informácií, ktoré majú lekárom a pacientom pomôcť pri zdravotných rozhodnutiach. Snažia sa sledovať štúdie, ktoré vychádzajú, a na ich základe dávať odporúčania pre “evidence based care” – zdravotnú starostlivosť založenú na objektívnych faktoch.

Pred pár dňami vydali novú správu, ktorá hovorí o pôrodoch doma. Píše sa v nej

Väčšina tehotenstiev u zdravých žien je normálnych a väčšina pôrodov by mohla prebehnúť bez nepotrebných lekárskych zásahov. Avšak nie je môžné s absolútnou istotou predvídať, že sa pri pôrode žiadne komplikácie nevyskytnú. Preto v  mnohých krajinách prevláda názor, že najbezpečnejšie je, aby všetky ženy rodili v nemocniciach. V niekoľkých krajinách zastávajú názor, že pokiaľ je žena sledovaná počas tehotenstva a pri pôrode jej pomáhajú pôrodné asistentky, transfer medzi domovom a nemocnicou (ak je potrebný) môže byť bez problémov. V týchto krajinách je pôrod doma integrovanou časťou zdravotného systému. Čoraz viac sa ukazuje, že netrpezlivosť a ľahký prístup k rôznym procedúram v nemocnici môže viesť k zvýšenej miere intervencií, ktoré môžu viesť k ďalším intervenciám a následne k zbytočným komplikáciám. Pri plánovanom pôrode doma, pri ktorom je prítomná skúsená pôrodná asistentka a je pripravený náhradný plán pre prípad transferu, tieto nevýhody nehrozia, zatiaľ čo prístup k lekárskym intervenciám v prípade potreby je zachovaný. Čoraz lepšie pozorovateľské študie (observational studies) naznačujú, že plánovaný pôrod v nemocnici nie je o nič bezpečnejší ako plánovaný pôrod doma za prítomnosti skúsenej pôrodnej asistentky s transferom k lekárovi v prípade potreby, dokonca [pôrod v nemocnici] môže viesť k väčšiemu množstvu intervencií a komplikácií. 

Toto je podľa mňa výborné. Je to presne jeden z dôvodov, ktoré aj mňa viedli k pôrodu doma. A potom je tu tento kúsok:

Avšak nie sú silné dôkazy z randomised trials, ktoré by pre ženy s nerizikovým tehotenstvom odporúčali buď plánovaný pôrod v nemocnici alebo plánovaný pôrod doma. V tejto správe sme zohľadnili dáta iba z jednej štúdie (ktorá zahŕňa 11 žien). To nám nedovolilo vyvodiť závery…

Problém je práve v tých randomised trials. Tie sú zlatým štandardom overovania efektivity nových liekov a postupov. Pacienti sú náhodne rozdelení do skupín, pričom jedna skupina dostane jeden liek/liečebnú metódu a druhá druhý liek/metódu, resp. placebo. Všetka ostatná starostlivosť a liečba je pre obidve skupiny identická, aby sa minimalizoval vplyv iných faktorov na výsledok.

Urobiť takéto niečo pre pôrod by znamenalo náhodne rozdeliť tehotné ženy na skupinu, ktorá bude rodiť doma, a na skupinu, ktorá bude rodiť v nemocnici. Kľúčové slovo je rozdeliť, lebo keby sa tak rozhodli samy, to už nie je randomised trial, ale observational study spomínaná vyššie.

A to je práve tá hlava XXII. Pri pôrode záleží vo veľkej miere aj na psychike rodiacej ženy. Pokiaľ sa v danom prostredí necíti dobre, bojí sa, radšej by bola niekde inde, už tento samotný fakt môže mať na priebeh a výsledok pôrodu negatívny dopad. A myslím, že nie je veľa takých, ktorým by bolo úplne jedno, kde budú. Ak sa rodička cíti bezpečnejšie v nemocnici a je pridelená do skupiny, ktorá má rodiť doma, alebo naopak, žena s preferenciou domáceho pôrodu je poslaná do nemocnice, už toto samotné môže ovplyvniť výsledky štúdie. A to ani nehovoriac o fakte, že nie je práve etické niekomu určiť miesto pôrodu. (Európsky súd pre ľudské práva to naformuloval takto: “právo na súkromný život zahŕňa právo vybrať si okolnosti pôrodu”.)

Takže niet divu, že takýchto štúdií nie je veľa (tak skoro zrejme ani nebude) a počet zúčastnených je veľmi malý. Z 11tich pôrodov sa spoľahlivé závery naozaj robiť nedajú.

Mne z toho ostávajú dve otázky.

– Čo teda robiť v takom prípade, kde je veľmi ťažké eticky nadizajnovať randomised trial? (Na osobnej úrovni mám túto otázku aj zodpovedanú, mne výsledky observational studies stačili. Ale čo to hovorí o odporúčaniach pre tehotné ženy všeobecne?)

– Bola tam láska? Ono nejde o to miesto – nemocnica, pôrodný dom, doma – ide o ten prístup, o to, či bola rešpektovaná telesná autonómia matky, či mala priestor súhlasiť alebo odmietnuť intervencie, či mala skutočnú možnosť výberu (oproti výberu obmedzenému napríklad procedúrami), či k nej bolo pristupované s úctou a rešpektom. To sú podľa mňa základné potreby rodiacej ženy. A keď chce niekto zlepšovať situáciu v pôrodníctve, v týchto oblastiach je priestoru dosť. (A na to randomised trials netreba.)

3 comments

  1. Co robit v pripade, ze nemame randomized trials? Medicina by sa mohla konecne poucit z ekonomie. Niekolko poslednych desatroci vyvija ekonomia metody, ako si poradit so “selection”. Drviva vacsina ekonomickych dat nepochadza z randomized trials, ale zo situacii, kde sa ludia sami rozhodnu, ci budu v treatment alebo v control group (preto sa to vola self-selection). Takze ekonomia sa musi s tymto problemom popasovat. Ako to robi? Metod je vela, kazda ma svoje vyhody a problemy. Spomeniem dve najrozsirenejsie.

    1) Instrumental variables (IV) alebo two-stage least squares (2SLS). Vysledky OLS regresie (Ordinary Least Squares) su vychylene (biased) a nekonzistentne (inconsistent), ak tuto regresiu pouzijes na datach, ktore pochadzaju zo self-selection. (Pod regresiou si v tomto pripade staci predstavit porovnavanie priemerneho vysledku v treatment a control group, v tomto konkretnom pripade treatment group = domace porody, control group = porody v nemocnici). V tomto pripade sa daju consistent and unbiased estimates dosiahnut pomocou intrumentov. Instrumenty su premenne, ktore nemaju priamy dopad na vysledok (= ci dopadne porod dobre ci zle), ale ovplyvnuju rozhodnie zaradit sa do treatment vs. control group (rodit doma alebo v nemocnici). V prvej faze teda odhadne rozhodnutie treatment vs control, “ocistis” vysvetlujuce premenne o vplyv instrumentu, a v druhej faze potom samotny efekt tohto rozhodnutia na vysledok (regresia outcomu na ocistene vysvetlujuce premenne).

    Pomerne jednoduchou matematikou sa da ukazat, ze tato metoda je unbiased and consistent in large samples, ak mas dobry instrumnet. V praxi to ale znamena, ze potrebujes najst dobry instrument, co nie je vzdy jednoduche, resp. nie vzdy existuje.

    Existuju ine metody, ktore su postavene na podobnom principe. V prvom kroku odhadnes rozhodnutie byt v control alebo treatment group, a v druhom kroku odhadnes ten samotny efekt. Napriklad tzv. Heckit metoda (nazov je odvodeny od profesora Heckmana, ktory to vymyslel), nepouziva instrumenty, ale zasa vyzaduje silne predpoklad na rozdelenie nepozrovanych premennych, ktore maju vplv na rozhodnutie treatment vs control group. Nieco za nieco.

    2) Ekonomicke modely.
    Prvy krok je si uvedomit, ze pozorovane economic relationships su vysledkom serie rozhodnuti, ktory kazdy jednotlivec robi, a nemozme ich teda vnimat ako exogenny kauzalny vztah. Tieto rozhodnutia budeme teda modelovat.

    Ekonomicky model je zjednodusene matematicke popisanie ludskeho rozhodovania. Ekonom si musi urcit, ktore aspekty su dolezite pre zodpovedanie jeho otazky, a od ktorych veci moze abstrahovat. Zostaveny model potom sluzi ako laboratorium, v ktorom uz mozme robit experimenty, robit zmeny a pozerat sa, aky to ma dopad na rozhodnutia.

    Aby boli vysledky doveryhodne, treba model najprv testovat. Kazdy dobry model ma nejake netrivialne implikacie, ktore je mozme overit v datach. Ak platia, povazujeme model za relevantny. Ak neplatia, zahodime ho.

    Takyto postup sa pouziva aj vo fyzike (taka astrofyzika nema vela sanci na zostavnie randomized trials :)).

    Par poznamok na zaver:
    1) Ak je k dispozicii 11 pozorovani, tak ziadna metoda s tym nic nenarobi. Bude to stale “case study”, z ktorej sa ziadne zovseobecnujuce zavery robit nedaju.

    2) Je cudne, ze spominaju iba 11 zien. V jednom z tvojich prvych prispevkov o domacich porodoch si odkazovala na studiu, ktora analyzovala viac ako 1000 domacich porodov. Ja by som z tej studie nerobila ziadne silne zavery, pretoze neriesila selection, ale aspon mala viac ako 11 zien.

    3) Jeden z prvych self-selection modelov, tzv. Roy’s model, je z roku 1951! To len na ukazku, ako dlho ekonomia tento problem pozna a riesi.

    3) Len na okraj k randomized trials: v poslednych rokoch zazila velky boom tzv. experimental economics, kde ludia prisli na to, ze si mozu randomized trials sami zorganizovat. Uplatnuje sa to najma v “development economics”. Pekne o tom rozpravala Ester Duflo na TED prednaske, na ktoru si tiez niekedy davno davala link na blog.

  2. Velka vdaka za postrehy.
    Ja len k Tvojej druhej poznamke – ta studia s 11timi zenami, bola jediny randomized trial, ktory mohli zahrnut.

    Tych observational studies (self-selection) je (relativne) dost a ich vysledky su konzistentne, ako som to v clanku aj zvyraznila: Čoraz lepšie pozorovateľské študie (observational studies) naznačujú, že plánovaný pôrod v nemocnici nie je o nič bezpečnejší ako plánovaný pôrod doma za prítomnosti skúsenej pôrodnej asistentky s transferom k lekárovi v prípade potreby, dokonca [pôrod v nemocnici] môže viesť k väčšiemu množstvu intervencií a komplikácií.
    Jednu z nich som vtedy davnejsie linkovala.

    S tymi instrumentami to je velmi zaujimave. Skusim si nieco najst na precitanie.

  3. Doporucila by som knihu “Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s Companion” od autorov Angrist a Pischke. Kniha sa velmi dobre cita, ma vela dobre opisanych empirical examples a zaroven je matematicky presna a ma dokazy. Da sa kupit na amazone. Bohuzial ma nenapada iny text, ktory by dobre vysvetlil, preco, ako a kde sa rozne metody pouziju. Vela textov ukaze, ako odvodit asymptotic properties roznych estimators, ale uz velmi nevysvetli, kedy sa to da dobre aplikovat.

Leave a Reply to Katka Borovicka Cancel reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.